数字信号二进小波变换的滤波器与边界失真

讨论了由小波变换精确重建原信号的充要条件以及滤波器系数的不精确对重建信号的影响。采用Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ紧支集规范正交小波基，推导了二进小波变换滤波器不满足边界对称条件时能精确重建原信号的范围，也讨论了边界误差及其消除的方法，实验结果证实了所得的结论。     

小波分析在油气田地球物理勘探中的应用

阐明了具有Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数的地震道信号奇异性的数学特征。对油气勘探区的人工地震资料，选取具有紧支集的二次样条函数作为小波基。然后将采样所得的数据作离散二进小波变换，采用Ｍａｌｌａｔ塔式算法对地震波信号进行分散与重构。     

从平行束投影探测断面内边缘的小波方法

运用小波分析方法，从平行束射线投影探测断面内边缘。可应用于计算机断层摄影术，以降低噪声和减少投影点。     

信号的时频分析评述

从信号的时频局部化分析着手，分析了傅里叶变换在信号分析中的重要作用，指出傅里叶交换在刻划信号的时间信息和频率信息上的矛盾所在．比较了加窗傅里叶分析的优缺点，由于其分析所加的时频窗口有确定的时宽和频宽，所以不能敏感地反映信号的激烈变化程度．对前沿领域小波变换作了理论探讨，小波变换理论灵活的“变焦”特性，为信号的时频局部化分析提供了一条切实可行的方法．     

基于小波理论的平面叶栅优化设计

应用最优控制理论和Ｌａｇｒａｎｇｅ插值建立了任意回转面三元叶片的平面叶栅优化设计的数学模型。用小波理论求解此模型得到一批数值结果。结果分析表明小波方法较传统方法更加有效。     

表面综合形貌的小波分离法

用小波分析将曲面表面误差分离为三项之和：形状误差、表面波度和表面粗糙度，同时得出三种误差的分布及其特性，克服了传统统计参数法的某些不足，有利于对表面的分项及总体特征进行综合评定     

基于频域带熟数据提取雷达目标李氏指数的方法

由频域带限测量数据用连续小波亦换提取雷达目标散射参人出小波变换的影响锥，并分析小波变换的多通道小菠性和局部傅里叶分析特征，以此直观地描述了用小波变换能够分析目标散射中心散射机理的原理。     

基于变步长随机共振的弱信号检测技术

针对绝热近似小参数随机共振难以满足工程实践中大参数下的弱信号检测，以及单一频率的共振分析在实际应用中的局限性问题，提出了一种变步长随机共振数值算法．该方法通过调整计算步长，使随机共振理论同时适用于犬、小参数条件下的弱信号特征提取．计算机仿真结果表明，对变步长随机共振后的信号作幅值谱和小波分析，均能准确得到低信噪比信号中的多个有用成分，充分证明该算法在大参数条件下可对弱信号中的多个特征频率产生共振输出．同时，变步长随机共振也可以有效抑制信号小波分解中由强噪声引起的边频干扰，提高小波分析在低信噪比信号检测中的可靠性．     

基于小波包变换的图像融合技术的应用

阐述了基于小波包变换的图像融合算法，并对基于像素的融合规则与基于区域的局部方差融合规则作了论述．在此基础上，发展了一类修正后的局部方差对比的融合规则．通过对一混凝土梁构件内模拟的缺陷进行红外探测并进行图像融合，结果表明：对于探测梁内部缺陷，采用小波包变换的融合算法图像不仅充分结合了融合前图像的信息，边缘信息也更为细腻．另外，小波包分解层数对图像融合效果有着重要的影响．通过对加噪声红外图像的融合算例表明：随着小波包分解层数的递增，融合质量却逐渐下降．当分解层数在1～2层时，融合效果比较理想．     

一种基于小波系数方差的语音端点检测方法

首先分析讨论了小波变换的原理,在此基础上提出了一种利用小波系数方差识别含噪语音信号中静音与语音的新算法。算法首先对含噪语音进行小波分解,观察各层小波系数的统计特性,提取它们的方差作为检测特征,从而进行语音端点检测。对该算法进行了仿真实验,并与传统的基于能量与过零率的端点检测算法进行了比较。实验结果表明:该算法在低信噪比条件下也能够有效分割语音。